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시각화3

spotfire ) 예시 data를 이용해 시각화 실습 해보기 feat. R 이용해 data처리, spotfire 이용해 시각화 in spotfire 안녕하세요 이번엔 예시 data를 이용해 실습을 해보려고 합니다. 관련해서 여러 해결방안이 있겠지만 저 나름의 방법으로 해보겠습니다. 우선 사용할 data는 다음과 같습니다. 여기서 구현할 기능은 다음과 같습니다. 1. 정규작업을 했을때 불량이 나온 제품들이 마지막 재작업을 했을때 측정값이 어떻게 변화를 하는지 시각화로 표현할 것입니다. 2. 결론은 정규작업 - 마지막 재작업의 측정 값을 비교할 것입니다. 3. 그렇기 때문에 정규작업, 재작업이 있는 제품 ID만 남길것이며 재측정과 같은 필요 없는 부분은 제거를 할것입니다. 그리고 재작업 측정값은 마지막으로 재작업한 측정값만 필요하므로 중간에 재작업 측정값도 지울 것입니다. 4. x축 : 측정년월일 y축 : 측정값의 평균 색 구분 : 정규작업 vs 재작업.. 2022. 10. 9.
R ) 독학 :: data 시각화 ggplot2 히스토그램 (histogram), 박스 플랏(boxplot) in r -2 플랏 겹치기 플랏 옵션 multi plot, plot option 시각화 공부를 하다가 참고 할만한걸 찾아서 올려놓아보려고 합니다. my_df % select(value) %>% ggplot(aes(x="", y = value)) + geom_boxplot(fill = "lightblue", color = "black") + coord_flip() + theme_classic() + xlab("") + theme(axis.text.y=element_blank(), axis.ticks.y=element_blank()) my_df %>% select(id, value) %>% ggplot() + geom_histogram(aes(x = value, y = (..count..)/sum(..count..)), position = "identity", binwidth = 1, .. 2022. 5. 5.
R ) 독학 :: data 시각화 ggplot2 히스토그램(histogram), 박스플랏 (box plot) 오늘은 시각화에 대해 공부한것을 공유하려고 합니다. 먼저 히스토그램을 그려보겠습니다. ggplot( iris, aes(x=Sepal.Length)) + geom_histogram(fill="#F8766D", colour="black", binwidth=0.2)+ stat_bin(geom='text', color='black', aes(label=..count..), position=position_stack(vjust = 0.5),binwidth=0.2) 히스토 그램을 그리고 여러 옵션을 넣어보았습니다. ggplot( iris, aes(x=Sepal.Length)) + #data넣기 geom_histogram(fill="#F8766D", colour="black", binwidth=0.2)+ #히스토그램.. 2022. 4. 29.
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